Yderligere læsning

Introduktion

Den kunstige intelligens fra Legit.Health er blevet udviklet i samarbejde med dermatologer, der specialiserer sig i de respektive patologier. For at opnå dette har udviklingsteamet indsamlet hundredtusindvis af billeder fra forskellige kilder, herunder billeder af forskellige modaliteter, størrelser, perspektiver og lysforhold.

Teknologien består af Convolutional Neural Networks (CNN'er), der behandler billeder og lærer af konsensus blandt de læger, der deltager i deres oprettelse.

Nedenfor er en række publikationer i videnskabelige tidsskrifter relateret til algoritmens funktion og ydeevne. I disse publikationer finder du beskrivelser af den metode, der er brugt til at skabe den kunstige intelligens, samt resultaterne og navnene på de læger, der har deltaget i dens oprettelse og validering.

Automatisk International Hidradenitis Suppurativa Sværhedsgradsscore System (AIHS4): Et nyt værktøj til at vurdere sværhedsgraden af Hidradenitis Suppurativa ved hjælp af kunstig intelligens

Vurdering af billedkvalitet inden for dermatologi (DIQA): Kunstig intelligens til at sikre den kliniske anvendelighed af billeder til fjernkonsultationer og kliniske forsøg

Automatisk SCOring af atopisk dermatitis ved hjælp af dyb læring: Et pilotstudie